【摘 要】
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目标识别是一个涉及到多个学科领域的综合性问题,而投篮机器人最主要的识别对象是各种球类.针对传统识别算法对于多变的环境下对目标球的识别效果较差的问题,提出了基于Faster-RCNN的目标球识别算法,采用ZF-Net网络模型作为特征提取器.通过实验验证了该算法在不同场景下的识别效果均优于传统的轮廓颜色识别算法,鲁棒性及准确性得到提升.
【机 构】
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上海大学机电工程与自动化学院,上海200444
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目标识别是一个涉及到多个学科领域的综合性问题,而投篮机器人最主要的识别对象是各种球类.针对传统识别算法对于多变的环境下对目标球的识别效果较差的问题,提出了基于Faster-RCNN的目标球识别算法,采用ZF-Net网络模型作为特征提取器.通过实验验证了该算法在不同场景下的识别效果均优于传统的轮廓颜色识别算法,鲁棒性及准确性得到提升.
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